-

Regresi: untuk melihat hubungan antara variable x dan Y

Regresi ada 2, yaitu:

Statistik Deskriptif (Hanya melihat nampak luar saja)

-> Mean; Medan; Modus

Statistik Inverensial (melihat varable variable penyebab)

-> Parametrik (sebaran data) dan Non-Parametrik (Hipotesis)

korelasi : melihat keeratan hubungannya antara variable dependen (y) dengan

independent (x)

meminimumkan kuadran kesalahan dengan mengetahui selisihnya

e=y-y^

Syarat pendugaan parameter:

Memenuhi kaidah BLUE

Best

Linear

Unbias

Estimate

Uji Hipotesis

1. Uji t untuk mengetahui per variable

2. Uji f untuk mengetahui model

Ada Ho dan Ha

Fhitung>ftabel = Ho diterima

3. R2 (koefisien determinasi) semakin sedikit variable yang signifikasi tinggi, maka

semakin besar koefisien determinasi nya, residualnya semakin rendah

-

Regresi Sederhana secara Praktis

-

-

-

-

Skewness cenderung ke kiri atau ke kanan kurva distribusinya

List melihat data yang ada di data editor di tampilkan di jendela hasil

Sum : untuk mengetahui rata-rata mean, median, dst

Regresi

Masukin dependen dulu baru independen

-

-

F (1,18) dan Prob > F = Global test : untuk mengetahui tingkat signifikasi dari model

R2 dan Adj. R2 = Goodness of Fit : yaitu berapa persen variasi dalam variable dependen

dapat dijelaskan oleh model, yaitu: nilai dari R2 tadi

1. Y = Alpha + Beta X

REV = 44902.85 + 1.25 ADV + e

2. Standart Error

REV = 44902.85 + 1.25 ADV + 0.1145882

3. Uji T

-

*fitted regression line* *twoway (x dan y) berarti kurva dalam bentuk 2 baris, scatter

dalam bentuk titik titik, lfit itu perintah untuk membentuk garis linear, 30000 itu batas

akhir*

-

TUGAS!!!

Kerjakan sampai Two Way sesuai kegiatan praktikum dan

tutorial. Sertakan langkah-langkah, screenshot, intepretasi,

dan lampirkan data yang anda buat sendiri! (di kertas bekas

gapapa)

Deadline: Rabu, 23 Maret 2016